L’intelligence artificielle (IA) est en constante évolution, et une nouvelle approche prometteuse a été mise en lumière par des chercheurs de l’Université de Leipzig. Au lieu d’utiliser des circuits électroniques traditionnels, ils ont créé un réseau de neurones qui fonctionne avec des particules colloïdales actives. Cette découverte pourrait ouvrir la voie à de nouvelles méthodes de calcul et de prédiction des séries temporelles.
Un réseau de neurones physique
Les chercheurs ont développé un type de réseau de neurones qui appartient au domaine du calcul réservoir physique. Ce domaine utilise les dynamiques de processus physiques pour effectuer des calculs. Le Professeur Frank Cichos, qui a dirigé le groupe de recherche, explique : « Dans notre réalisation, nous utilisons des particules synthétiques auto-propulsées qui ne mesurent que quelques micromètres. »
Les particules utilisées sont des particules colloïdales, qui sont finement dispersées dans leur milieu de dispersion (solide, gaz ou liquide). Ces particules peuvent être utilisées pour effectuer des calculs, tout en présentant une méthode qui supprime l’influence des effets perturbateurs, tels que le bruit, dans le mouvement des particules colloïdales.
Des Unités Minuscules pour des Calculs Complexes
Pour leurs expériences, les physiciens ont développé de minuscules unités composées de nanoparticules de plastique et d’or, dans lesquelles une particule tourne autour d’une autre, entraînée par un laser. Ces unités ont certaines propriétés physiques qui les rendent intéressantes pour le calcul réservoir.
Dr Xiangzun Wang, membre de l’équipe de recherche, précise : « Chacune de ces unités peut traiter de l’information, et de nombreuses unités constituent le soi-disant réservoir. Nous modifions le mouvement rotatif des particules dans le réservoir à l’aide d’un signal d’entrée. La rotation résultante contient le résultat d’un calcul. »
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Le Bruit : Un Défi et une Opportunité
Un aspect particulièrement intéressant de cette recherche concerne le bruit. Le Professeur Cichos commente : « Notre système contient des particules extrêmement petites dans l’eau, le réservoir est donc soumis à un bruit fort, similaire au bruit auquel toutes les molécules dans un cerveau sont soumises. »
Ce bruit, appelé mouvement brownien, perturbe fortement le fonctionnement de l’ordinateur réservoir et nécessite généralement un réservoir très grand pour y remédier. Toutefois, les chercheurs ont découvert que l’utilisation des états passés du réservoir peut améliorer les performances de l’ordinateur, permettant l’utilisation de réservoirs plus petits pour certains calculs dans des conditions bruyantes.
La publication de cette recherche dans la revue «Nature Communications» marque une étape importante dans le domaine du traitement de l’information avec la matière active. Elle offre également une méthode qui peut optimiser le calcul réservoir en réduisant le bruit.
Publication dans « Nature Communications » : « Harnessing synthetic active particles for physical reservoir computing » – DOI : 10.1038/s41467’024 -44856-5
